Principles of Data Mining pdf

Дэвид Дж. Хэнд — известный британский статистик, родился 30 июня 1950 года в Питерборо, Великобритания. Он занимает должность профессора статистики в Имперском колледже Лондона. За прошедшие годы он зарекомендовал себя как ведущая фигура в области статистики и анализа данных.

Научные и профессиональные достижения:

• Почетный профессор математики и старший научный сотрудник Имперского колледжа Лондона.
• Ранее занимал кафедру статистики в Имперском колледже Лондона.
• Член Британской академии и почетный член Института актуариев.
• Дважды занимал пост президента Королевского статистического общества.
• В течение восьми лет занимал должность неисполнительного директора Статистического управления Великобритании.
• Член Европейского статистического консультативного комитета.
• Возглавляет Экспертный консультативный комитет пользователей Национального статистика и Консультативный комитет Центра прикладных данных по этике УНС.
• Предыдущий председатель исследовательского совета Института науки о данных Имперского колледжа и председатель Британской сети исследования административных данных.
• Главный научный советник Винтон Кэпитал Менеджмент в течение восьми лет.

Авторство:

Дэвид Дж. Хэнд — плодовитый автор с выдающимся объемом работ, в том числе:

• Более 300 научных работ.
• 32 книги, охватывающие различные аспекты анализа данных и статистики.
• Его последние книги включают «Удача Эми», «Темные данные», «От ВВП к устойчивому благосостоянию», «Измерение: очень краткое введение» и «Генерация информации: как данные управляют нашим миром».

Награды и признания:

• Награжден Медалью Гая Королевского статистического общества в 2002 году.
• В 2012 году он и его исследовательская группа получили премию «Возврат кредитов и риск» за вклад в кредитную индустрию.
• Награжден медалью Джорджа Бокса в 2016 году.
• В 2019 году получил Медаль за исследования Международной федерации классификационных обществ.
• В 2013 году он был назначен OBE (Офицер Ордена Британской империи) за выдающийся вклад в исследования и инновации.

Замечательная карьера и вклад Дэвида Дж. Хэнда оставили неизгладимый след в области статистики, сделав его уважаемым авторитетом и плодовитым автором в области анализа данных и статистической науки.

Principles of Data Mining pdf Дэвид Хэнд

The burgeoning interest in data mining is driven by a common challenge spanning various fields: how to effectively manage, access, model, and ultimately comprehend vast datasets? Traditionally, different aspects of data mining were tackled separately by disparate disciplines. However, "Principles of Data Mining" breaks new ground as the first truly interdisciplinary text on the subject, amalgamating insights from information science, computer science, and statistics.

A Threefold Approach:

The book unfolds across three key sections, each contributing to a comprehensive understanding of data mining:

• Foundations: In this initial section, readers receive a tutorial-style overview of the fundamental principles that underpin data mining algorithms and their practical applications. The emphasis here is on fostering intuition rather than delving into excessive rigor.
• Data Mining Algorithms: This section is dedicated to the construction of algorithms designed to tackle specific problems in a systematic and principled manner. The covered algorithms encompass a wide spectrum, including classification and regression trees, association rules, belief networks, classical statistical models, nonlinear models like neural networks, and local "memory-based" models.
• Real-World Applications: The final section culminates in an exploration of how the previously covered analyses seamlessly integrate when confronted with real-world data mining challenges. Topics span the crucial role of metadata, strategies for handling missing data, and the significance of data preprocessing.

A Bridge Between Disciplines:

Principles of Data Mining by David J. Hand transcends disciplinary boundaries, serving as a pioneering work that bridges information science, computer science, and statistics. It equips readers with a holistic perspective on data mining, emphasizing not only the "how" but also the "why" behind its methodologies.

In a world awash with data, this book stands as an essential resource for anyone seeking to harness the power of data mining to unlock insights, patterns, and knowledge from large and complex datasets. David J. Hand's interdisciplinary approach ensures that this book remains a valuable asset for both novices and experts in the field.